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为什么有人会使用 Bigtable 而不是 BigQuery？两者似乎都支持读取和写入操作，后者还提供高级“查询”操作。

我需要开发一个附属网络（因此我需要跟踪点击次数和“销售”），所以我对这种差异感到非常困惑，因为 BigQuery 似乎只是具有更好 API 的 Bigtable。

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区别基本上是这样的：

BigQuery 是一种查询引擎，适用于变化不大或通过追加进行更改的数据集。当您的查询需要“表扫描”或需要查看整个数据库时，这是一个不错的选择。想想总和、平均值、计数、分组。BigQuery 是您在收集大量数据并需要对其提出问题时使用的工具。

BigTable 是一个数据库。它旨在成为大型、可扩展应用程序的基础。当您制作需要读取和写入数据的任何类型的应用程序时使用 BigTable，并且规模是一个潜在的问题。

于 2016-10-07T22:10:01.343 回答
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Google Cloud - GCP 数据库选项决策流程图

这可能有助于在谷歌云提供的不同数据存储解决方案之间做出决定（免责声明！从谷歌云页面复制）

如果您的要求是实时数据库，那么BigTable就是您所需要的（虽然不是真正的OLTP系统）。如果它更像是一种分析目的，那么BigQuery就是您所需要的！

想想OLTP与OLAP；或者如果你熟悉 Cassandra vs Hadoop，BigTable 大致相当于 Cassandra，BigQuery 大致相当于 Hadoop（同意，这不是一个公平的比较，但你明白了）

https://cloud.google.com/images/storage-options/flowchart.svg

笔记

请记住，Bigtable不是关系型数据库，它不支持 SQL 查询或JOINs，也不支持多行事务。此外，对于少量数据，这不是一个好的解决方案。如果您想要一个 RDBMS OLTP，您可能需要查看 cloudSQL (mysql/postgres) 或 spanner。

成本观点

https://stackoverflow.com/a/34845073/6785908。在这里引用相关部分。

总成本归结为您“查询”数据的频率。如果它是备份并且您不经常重播事件，那么它将非常便宜。但是，如果您需要每天重播一次，您将很容易开始触发 5$/TB 扫描。我们也对插入和存储的便宜程度感到惊讶，但这是因为谷歌希望您在某个时间点对它们运行昂贵的查询。不过，您必须围绕一些事情进行设计。例如，AFAIK 流插入不能保证被写入表，您必须经常在列表尾部轮询以查看它是否真的被写入。但是，可以使用时间范围表装饰器有效地完成拖尾（不支付扫描整个数据集的费用）。

如果您不关心订单，您甚至可以免费列出一张桌子。无需运行“查询”。

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Cloud spanner相对年轻，但功能强大且前景广阔。至少，谷歌营销声称它的功能是两全其美的（传统 RDBMS 和 noSQL）

在此处输入图像描述

于 2017-07-10T17:24:56.090 回答
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BigQuery 和 Cloud Bigtable 不一样。Bigtable 是基于 Hadoop 的 NoSQL 数据库，而 BigQuery 是基于 SQL 的数据仓库。他们有特定的使用场景。

简而言之；

  • 如果您不需要对 ACID 事务的支持，或者您的数据不是高度结构化的，请考虑使用 Cloud Bigtable。
  • 如果您需要在线分析处理 (OLAP) 系统中的交互式查询，请考虑使用 BigQuery。
于 2019-02-19T11:07:00.103 回答